为什么 elasticsearch 计算术语查询的分数？答案

【问题标题】：why does elasticsearch calculates score for term queries?为什么 elasticsearch 计算术语查询的分数？
【发布时间】：2020-06-14 18:31:06
【问题描述】：

我想根据使用术语查询的唯一字段值进行简单查询。例如：

{
  "query": {
    "term": {
      "products.product_id": {
        "value": "Ubsdf-234kjasdf"
      }
    }
  }
}

关于term queries，Elasticsearch 文档指出：

返回在提供的字段中包含确切术语的文档。您可以使用术语查询根据价格、产品 ID 或用户名等精确值查找文档。

另一方面，文档还建议 _score 是针对相关性很重要的查询计算的（而不是涉及精确匹配的过滤器上下文的情况）。

我觉得有点混乱。为什么 Elasticsearch 为应该关注精确匹配而不是相关性的术语查询计算_score？

【问题讨论】：

标签： elasticsearch elasticsearch-query term-query

【解决方案1】：

术语查询不被分析，因此它们不会进入分析阶段，因此用于精确匹配，但在查询上下文中使用时仍会计算它们的分数。

当您在过滤上下文中使用术语查询时，这意味着您不是在搜索它们，而是对它们进行过滤，因此没有为它们计算分数。

更多关于query and filter context in official ES doc的信息。

下面的示例中显示的过滤器和查询上下文中的术语查询示例

查询上下文中的词条查询

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "term": {
                        "title": "c"
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "size": 10
}

并获得分数

"hits": [
            {
                "_index": "cpp",
                "_type": "_doc",
                "_id": "4",
                "_score": 0.2876821, --> notice score is calculated
                "_source": {
                    "title": "c"
                }
            }
        ]

过滤上下文中的词条查询

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [ --> prev cluase replaced by `filter`
                {
                    "term": {
                        "title": "c"
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "size": 10
}

以及带有过滤上下文的搜索结果

 "hits": [
            {
                "_index": "cpp",
                "_type": "_doc",
                "_id": "4",
                "_score": 0.0, --> notice score is 0.
                "_source": {
                    "title": "c"
                }
            }
        ]

【讨论】：

如何用filter子句制定must子句？
@Nag 你可以在这里发布一个包含所有细节的新问题并发表评论

【解决方案2】：

过滤上下文意味着您需要将术语查询包装在 bool/filter 查询中，如下所示：

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": {
          "products.product_id": {
            "value": "Ubsdf-234kjasdf"
          }
        }
      }
    }
  }
}

上述查询不会计算分数。

【讨论】：

@OpsterElasticsearchNinja 比抱歉更安全......因为你的答案也和我的一样;-)
是的，我们都在完全相同的时间（见时间戳）给出了答案，并做了更多解释，我想知道为什么用户 @Nag 评论了同一个链接。
很公平......也许@Nag 没有首先打开它?
@Val，正是我的意思，也许你比我有更多的声誉：wink：p
@Opster Elasticsearch Ninja，抱歉 - 我不知何故错过了您的答案，直接从谷歌结果中查看 Val 的答案，我将其删除。